顾及Gestalt邻近与简化原则的平面点集形状重建

摘要：

针对经典Delaunay三角网平面点集形状重构方法存在的经验参数确定和容易出现不符合实际情况的碎洞问题,提出了一种顾及Gestalt邻近与简化原则的Delaunay三角网平面点集形状重构的算法SRGT.首先根据邻近性原则,采用双极差粗差探测技术来识别和定位Delaunay三角网中的极长边,逐步细化三角网中的内外边界;然后基于简化性原则,将形状重构的碎洞优化转化为粗差探测问题,并利用3σ粗差探测原则来实现碎洞的剔除.采用模拟与真实数据验证了本文算法的有效性.与4种经典算法(α-shape、χ-shape、边长比约束法以及?RGG)进行对照试验,表明本文算法的优越性.模拟数据表明SRGT在面状点集为均匀或随机分布时,无须设置先验参数即可有效提取复杂形状的内外边界,并且L2误差范数值明显低于其余4种方法.真实案例的试验结果也表明本文算法在工程实践中具有良好应用效果.

关键词：平面点集、Delaunay三角网、Gestalt原则、形状重建、粗差探测

所属期刊栏目：49

分类号：P208(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金;湖南省教育厅优秀青年项目;衡阳市社科基金;传统村镇文化数字化保护与创意利用技术国家地方联合工程实验室开放基金;国家重点研发计划

在线出版日期：2020-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：1485-1496